导读:本文包含了交替算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,在线,线性,光谱,稀疏,荧光,概率。
交替算法论文文献综述
孔德明,张春祥,崔耀耀,李雨蒙,王书涛[1]（2019）在《叁维荧光光谱结合交替加权残差约束四线性分解算法对石油类混合油液的检测》一文中研究指出石油作为重要的能源和工业原料,在造福人类社会的同时,其引起的环境污染问题日益严重。因此针对混合油液的快速、准确检测成为鉴别溢油来源和保护生态环境的重要内容。石油类物质一般由具有较强荧光特性的芳香烃成分及其衍生物组成,荧光光谱分析技术以其灵敏度高、分析速度快和受风化影响程度小等优点成为了混合油液检测的重要手段之一,并与二阶校正和叁阶校正的各类算法相结合取得了较好的成分鉴别和浓度预测效果。但二阶校正算法普遍存在对噪声的容忍能力弱和对组分数敏感、收敛速度慢等不足,限制了在实际混合油液检测中的应用。针对上述存在的问题,将叁维荧光光谱技术和交替加权残差约束四线性分解(AWRCQLD)算法相结合,提出一种用于混合油液检测的新方法。首先以乙醇作为溶剂,将航空煤油和润滑油按不同浓度比配制7个校正样本、 4个预测样本和3个空白样本;然后利用FLS920荧光光谱仪采集拟进行成分检测的混合油液在不同实验温度条件下共42个样本的荧光光谱数据,并通过空白扣除的方法消除散射的干扰;再利用核一致诊断法和残差分析法估计出最佳的组分数;最后分别利用AWRCQLD算法、 4阶平行因子(4-PARAFAC)算法和二阶校正算法解析样本的荧光光谱数据,做出混合油液样本的定性鉴别和定量预测。研究结果表明,经AWRCQLD算法解析后得到的航空煤油预测样本的回收率为96.7%～102.7%、预测均方根误差为0.015 mg·mL~(-1);润滑油预测样本的回收率为96.9%～101.7%、预测均方根误差为0.009 mg·mL~(-1);在不同实验温度条件构建的四维响应数阵能够更为准确地测定出航空煤油和润滑油的组分浓度,其回收率更高和预测均方根误差更小,满足准确定量分析的要求; AWRCQLD算法在航空煤油和润滑油样本的荧光光谱严重重迭的情况下,较之二阶校正算法和4-PARAFAC算法, AWRCQLD算法更能够体现出叁阶校正算法所具有的优势,综合预测能力更强,达到了对混合油液进行快速检测的目的。该研究提供了一种不依赖于"物理和化学分离"的快速、准确的对混合油液进行检测的"数学分离"方法,为石油类混合油液检测提供了必要的技术支持。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年10期）
张坤,丛爽[2]（2019）在《基于交替方向乘子法的在线量子态估计算法》一文中研究指出目前的量子状态估计算法均是离线的,为实现对量子状态的实时在线估计,本文提出一种结合交替方向乘子法(Alternating Direction Multiplier Method,ADMM)和在线临近梯度法相结合的在线ADMM算法。并对于存在测量随机噪声的单比特随即开放量子系统,提出基于压缩传感和连续弱测量的在线量子态估计凸优化模型,同时利用在线ADMM算法对自由演化中的量子状态密度矩阵进行重构,完整阐述了量子态在线估计过程。仿真实验结果表明,所提算法可以高精度的实现在线量子态估计。(本文来源于《第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20th CCSSTA 2019）》期刊2019-08-20）
晋良念,蒋佳琪[3]（2019）在《交替迭代最小化稀疏穿墙成像快速算法》一文中研究指出针对墙后目标成像分辨率与成像速度不能同时有效满足的问题,提出一种参数交替迭代最小化框架的墙后隐藏目标稀疏成像快速算法。首先,该算法利用稀疏信号贝叶斯模型的最大后验估计准则得到包含参数与成像体散射系数矢量的目标函数,然后在优化最小化框架(MM)下求解出对应的最优化函数,最后利用目标函数对应的优化函数对成像体散射系数、噪声功率和超参数进行交替迭代求解。仿真和实验结果表明,该方法对墙后点目标以及扩展目标进行高质量成像,并且大大提高算法速度。(本文来源于《雷达科学与技术》期刊2019年04期）
齐梦雨,赵丽丽,刘欣,严壮志[4]（2019）在《叁维光声图像重建的交替方向加权算法》一文中研究指出为了在探测器数目有限的欠采样条件下提高叁维光声重建图像的精度和空间分辨率,提出了一种基于结构先验信息加权的稀疏重建算法.利用待成像组织的结构先验信息对传统交替方向算法的迭代过程加以约束并对算法流程进行改进,将重建结果与最小平方QR分解法以及传统交替方向法进行对比.仿真实验结果表明,所提算法在欠采样条件下能够有效地抑制伪影,重建出空间分辨率和精度更高的叁维光声图像.(本文来源于《应用科学学报》期刊2019年03期）
解丽洁[5]（2019）在《基于交替方向乘子法的二阶总广义变分图像去噪算法》一文中研究指出图像是人类获取信息的主要途径,在生成、传输和存储的过程中都有可能伴随着噪声的干扰,噪声的存在会使图像质量下降,影响人们对图像中所含信息的理解和分析。图像去噪过程是对噪声图像进行处理,减少噪声,恢复图像质量,为图像的后续处理提供方便。图像去噪综合了计算机科学技术、图像处理和数学分析方法等相关知识,在医学影像、军事科学、卫星遥感、人脸识别和人工智能等领域都有广泛应用。本文的主要研究内容是,针对总变分去噪算法存在的“阶梯效应”问题,提出一种改进的二阶总广义变分去噪算法,它是在总广义变分去噪模型的基础上提出来的,通过引入叁个辅助变量x,y和z,将原来的无约束问题改写为有约束问题模型,利用交替方向乘子法(简称ADMM算法)对该模型进行求解,本文中对ADMM算法稍加改进,以加快实验速度。实验结果表明,与经典的总变分图像去噪模型相比,新模型在去噪效果上更加优秀,能够在一定程度上减少“阶梯效应”,在实验数据上获得了更好的峰值信噪比。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-04-01）
陈林,王梅娟,姚奕[6]（2019）在《基于水波建模的交替式顶球改进算法》一文中研究指出针对机器鱼比赛中出现的情况以及基本顶球算法的不足,设计一种基于水波建模的交替式顶球算法。在经典顶球算法的基础上,根据水波建模的相关理论,给出了基于水波建模的交替式顶球算法的具体思想,通过变换坐标系,使球以曲线的方式向前推进,利用水波建模对算法进行优化,提高顶球点的精度,从而减少误差,并对算法进行验证。实验结果表明,该算法可提高机器鱼顶球效率并缩短一次进球所需要的时间。(本文来源于《兵工自动化》期刊2019年03期）
陈起[7]（2019）在《高速多路A/D交替采样时基偏差预估及校正算法研究与实现》一文中研究指出模数转换器(Analog to Digital Converter,ADC)被广泛用于现代电子设备和计算器控制系统中,当需要将模拟信号信号处理器与数字信号信号处理器接口时,后者的目的是从信号中提取信号或通过消除不需要的干扰或失真来对信号进行调整。转换速度仍然是高速信号处理应用的关键瓶颈。不幸的是,高速转换器的设计受到硬件限制。实现高采样率的一种方法是使用时间交替的ADC结构,这种结构采用前端并行逐行采样、后端串行,多路复用技术,即多路A/D交替采样技术。然而采用这种技术获取到的数据准确性会受到各采样通道之间失配(偏置失配、增益失配、时基偏差)的影响,其中时基偏差会导致出现不需要的谱分量,从而造成非均匀采样。因此如何提供更精确的采样时基,以及利用预估得到的时基偏差,对采样信号进行重建,这些都是在使用多路A/D交替采样技术时需要考虑的问题。本文针对采样领域中的实际应用,对高速多路A/D交替采样技术中的时基偏差预估算法和TIADC采样系统信号校正两个方面内容进行了理论研究和实验分析:首先,论证并分析了一种有效的时基偏差预估算法--快速迭代盲估计算法,用于估计M通道时间交替ADC中的时基偏差。该算法以采样通道0为参考通道,基于任意多通道系统可以分解为后续各通道与参考通道构成双通道时基偏差预估模型进行分析,同时为了在实际工程中减少计算复杂度,使用迭代的方式进行求解,并在迭代过程中使用加速收敛的Steffensen-Newton算法,该算法不需要计算导数值,并能在相同精度要求下减少迭代次数,从而降低计算量。其次,高速多路A/D交替采样信号校正问题的实质就是在已知时基偏差后,利用非均匀采样数据重建采样信号。在多项式逼近重构算法的理论分析中,观察到周期性非均匀采样信号每相隔M个采样点具有相同的时间间隔,所以能够利用这个周期性特点来对重构算法进行简化。理论分析和实验证明,这在确保算法精度的前提下,大大降低了算法的复杂度。最后,以快速迭代盲估计算法为基础预估高速多路A/D交替采样系统的时基偏差?_(4)),并利用所得到的?_(4)),使用改进多项式逼近重构算法对采样序列进行信号重建。实验证明基于快速迭代盲估计算法的改进多项式逼近重构算法能够有效对采样序列进行信号重建,并在SNDR、ENOB和SFDR方面能有一定改善(SNDR可以提高13~18dB,ENOB可以提高1bit~2bit,SFDR可以提高5~14dB)。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-15）
王玉田,边旭,商凤凯,王君竹,王书涛[8]（2018）在《叁维荧光光谱结合自加权交替叁线性分解算法检测农药类混合物》一文中研究指出叁维荧光光谱技术与自加权交替叁线性分解(SWATLD)算法相结合,对叁类农药混合溶液进行检测。在乙腈溶剂中配制西维因、速灭威和叁唑磷不同浓度比的混合溶液为测量样品(西维因、速灭威及叁唑磷的最佳激发波长/发射波长分别为285/325,305/345和265/305 nm),利用荧光光谱仪获取样品的叁维荧光光谱,经过空白扣除以及激发与发射校正,有效地去除仪器误差以及散射产生的影响,得到样品的真实光谱。采用基于自加权交替叁线性分解算法对测得的光谱数据进行分析,得到的叁种农药的平均回收率为96. 9%±1. 9%,99. 8%±1. 0%和100. 8%±3. 2%。根据SWATLD算法预测结果,计算叁类农药的预测均方根误差(RMSEP)值为0. 616×10~(-2),0. 539×10~(-2)和0. 374×10~(-2)μg·mL~(-1),低于平行因子(PARAFAC)分析法预测结果的RMSEP值,且最低检测限均在0. 005～0. 022μg·mL~(-1)范围内。和PARAFAC算法相比较,突出了SWATLD算法的优势,表明该算法对光谱重迭严重的叁类农药混合物有较好的分解能力。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2018年12期）
印良壮,孙伦开[9]（2018）在《一类各向异性拟线性问题的D-N交替算法》一文中研究指出给出了无界区域上的一类各向异性拟线性问题的Dirichlet-Neumann交替算法.基于自然边界归化理论和求解外问题的区域分解的思想来构造相应的算法,通过引入圆形人工边界,得到圆形人工边界上的自然积分方程,然后对该算法进行收敛性分析.最后通过数值实验验证了该方法的可行性.(本文来源于《淮海工学院学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
张巧玲[10]（2018）在《基于交替方向乘子法的概率安全约束最优潮流并行算法研究》一文中研究指出现代电力网络越来越复杂,出现故障的概率日益增加,考虑了众多预想故障状态的概率安全约束最优潮流(Probabilistic Security Constrained Optimal Power Flow,P-SCOPF)问题求解规模庞大,对应的计算内存需求大且计算过程耗时极长。对于大规模的P-SCOPF问题使用传统串行计算则显得心余力绌,解决这一难题的行之有效的方法,就是利用并行环境下的并行优化求解。首先,本文顺应如今并行优化计算、电力系统的不确定性的消纳问题和电网的静态安全运行的研究热潮,为了描述新型绿色能源发电等电力系统运行参数的不确定性对电力系统的影响,将不确定量用概率的方法加以考虑,并引入到SCOPF模型中,建立新的P-SCOPF模型。用本文的输电线路预想事故概率预测模型得出线路故障概率后,然后将模型约束进行线性化预处理和变形。针对确定的模型,并结合交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)并行优化算法框架,并行求解模型。将P-SCOPF问题在引入松弛变量后解耦分解成两个独立的子问题(预想事故发生前和预想事故发生后),每个子问题规模相近,通过对偶变量对每个计算节点进行统一调整,然后对每个计算节点进行并行计算,从而实现了P-SCOPF问题的快速并行求解。最后用IEEE 14,30,57和118节点系统对算法进行仿真计算,并从收敛性和计算速度、并行效果等方面对实验结果进行了分析。其次,本文为了对ADMM算法的计算结果进行改进,采用了协同ADMM、Peaceman-Rachford分裂算法和正则化乘子法叁个改进算法,并以IEEE30,57和118节点系统为例,对叁个改进算法的收敛性、计算速度以及并行性进行了分析和比较。(本文来源于《广西大学》期刊2018-12-01）
交替算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前的量子状态估计算法均是离线的,为实现对量子状态的实时在线估计,本文提出一种结合交替方向乘子法(Alternating Direction Multiplier Method,ADMM)和在线临近梯度法相结合的在线ADMM算法。并对于存在测量随机噪声的单比特随即开放量子系统,提出基于压缩传感和连续弱测量的在线量子态估计凸优化模型,同时利用在线ADMM算法对自由演化中的量子状态密度矩阵进行重构,完整阐述了量子态在线估计过程。仿真实验结果表明,所提算法可以高精度的实现在线量子态估计。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
交替算法论文参考文献
[1].孔德明,张春祥,崔耀耀,李雨蒙,王书涛.叁维荧光光谱结合交替加权残差约束四线性分解算法对石油类混合油液的检测[J].光谱学与光谱分析.2019
[2].张坤,丛爽.基于交替方向乘子法的在线量子态估计算法[C].第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20thCCSSTA2019）.2019
[3].晋良念,蒋佳琪.交替迭代最小化稀疏穿墙成像快速算法[J].雷达科学与技术.2019
[4].齐梦雨,赵丽丽,刘欣,严壮志.叁维光声图像重建的交替方向加权算法[J].应用科学学报.2019
[5].解丽洁.基于交替方向乘子法的二阶总广义变分图像去噪算法[D].吉林大学.2019
[6].陈林,王梅娟,姚奕.基于水波建模的交替式顶球改进算法[J].兵工自动化.2019
[7].陈起.高速多路A/D交替采样时基偏差预估及校正算法研究与实现[D].电子科技大学.2019
[8].王玉田,边旭,商凤凯,王君竹,王书涛.叁维荧光光谱结合自加权交替叁线性分解算法检测农药类混合物[J].光谱学与光谱分析.2018
[9].印良壮,孙伦开.一类各向异性拟线性问题的D-N交替算法[J].淮海工学院学报(自然科学版).2018
[10].张巧玲.基于交替方向乘子法的概率安全约束最优潮流并行算法研究[D].广西大学.2018
论文知识图
